AI快速迭代，我们更需学会如何与科技共处

·AI时代的学习目标不仅是学会使用AI，更重要的是让人学会在脱离AI时，仍然可以跑得更快，看得更远，让慢思考成为思考的习惯，也就是说，让慢思考变快。

在进入亚马逊云上海人工智能研究院之前，我曾经在大学任教4年。最近几年，人工智能技术发展很快，甚至范式也发生了很大变化，以前我们研究视觉、自然语言理解的一些基本问题，现在是大模型。但很遗憾的是，我发现大学的变化并不大，学生用的教材仍然是我10年前参与编写的，事实上我觉得其中至少有三分之一已经没必要再教给学生了。因此，虽然我常常作为人工智能专家出现在各种公开场合，但我更想探讨AI时代的教育应该如何改革。技术在快速发展，它将深刻地影响人类社会，人类社会如何与技术相处，与世界相处？人类应该如何正确地看待技术，看待世界？这一切的解决之道关键在教育。

“赢者通吃、能者多劳”是一个自然规律，技术也不例外。当一项技术成为了热点，它就能够吸引更多的资源，人工智能就是当下的那项最热的技术，因此它的发展速度是会越来越快的，因为它成为了所有的研究人员、工程师、投资者和用户的焦点。

在DeepSeek的带动下，大模型、AI现在变得非常大众化了。DeepSeek点燃了大家对于AI的热情和接受度，接下来我相信大家会试图在大模型基础之上做出更多形式的应用。今年，基于大模型的应用会非常快速地发展，事实上现在有些应用可能已经在企业里帮助企业降本增效，只是大众没有体验到而已。

2024年推理大模型之后，大模型预训练确实到达了一个新的高点，但也有一个新的瓶颈。有一种观点认为，应用工具的发展可能会反哺基础模型能力的提升。譬如应用在完成任务时如果出现效率不高的情况，可以给到基础模型一个信号，从而激发基础模型继续提升能力。

但不可否认的是，AI很难克服“幻觉”，因此也就存在数据自污染的问题，如果将AI生成的数据再次用于模型的训练，可能最终会收敛成一个更差的结果。要避免这种情况发生，就需要对AI进行治理。最近，国内已经出台了相关法规（编者注：3月7日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，对AI内容的标识提出了三大核心要求，涉及显式标识、隐式标识和平台责任，该办法自2025年9月1日起施行），我觉得这个做法是对的。技术的进步是不可阻挡的，但在技术的发展过程中需要被规范，要防止技术被违法犯罪分子利用。

此外，AI的能力最终会不会超出人类的控制？目前还未看到，未来会不会？我们不得而知。但有一点是不可否认的，所有能够被发展的技术都是因为其给人类提供了更大的便捷，AI也不例外。未来，人类是否会因为太过于依赖技术而被技术控制，或者退一步说，被技术打乱生活的节奏，后者似乎在目前看来是比较明确的。

今天，我们已经看到手机和我们生活的深度捆绑，只因为手机的应用足够强大。但在20年前并非如此，那时的手机功能还仅限于打电话和收发短消息，未来的AI技术只会比今天的互联网技术更加强大，而人类的弱点也会因此被放大。

归根结底，技术的发展和人类的幸福感并无强关联。我们不能说在技术不发达的年代，人类的幸福感一定低于现在的我们，没有手机的时代我们也曾经活得很好。今天技术给我们带来很多便利，但提升生产效率的同时也带来了很多烦恼。

这一点，科技公司有责任。对于从事技术研发的人来说，让技术更强大是自身的使命，但在技术的发展过程中，技术向善也是技术公司理应承担的责任。

但如何利用技术让我们跑得更快，又如何在离开技术时，我们仍然跑得更快？这是人类今天需要共同面对的更重要的命题。

在我看来，这个命题最重要的解决方案在于教育，让每一个人在年轻时就学会如何正确地看待这个世界的方法，是非常重要的事情。人类的幸福感最终来自我们如何看待这个世界。

教育的改革在今天已经刻不容缓，因为技术的迭代速度正在加快。一方面，技术的发展在迫使我们进行改革，另一方面，技术的发展也给我们创造了史无前例的条件。

大模型的出现，让所有人有了更加便捷的学习路径。任何问题你都可以向大模型提问，而不用担心被嘲笑。所以在我看来，AI时代的教育首先是应该让每个人尽可能地去使用AI。

鼓励大家使用AI，可能就对我们当下的教育形成了一个挑战。我们当下很多填鸭式的教育在人人拥有AI的时代已经没有意义，那么教育的目标、课程和方法都需要重新设计。

譬如长久以来，我们的大学学科教育是非常细分的，我们的目标在于培养专才，这导致最终培养出来的人才，知识面非常窄，这也是为什么当一个人成为所谓的“专家”后，他对这个世界的看法是带有偏见的。最危险的是，现实中的话语权又常常被拥有更多资源的“专家”所掌握。所以，在我看来，无论是哪个学科，我们都需要加强更多的交叉学科的通识教育。学理科的人需要掌握人文历史社会学，学文科的需要掌握一些最基本的科学常识，也就是说，我们公民的基本素养，是需要去提升的。

事实上，从历史上看，科学领域很多新概念、新发明的诞生也得益于不同领域的组合。譬如埃尔温·薛定谔作为一名物理学家，他所著的《生命是什么——生物细胞的物理学见解》影响了很多学生物的人，从这里就看到了跨界的优势和重要性。从某种方面可以说，通识的素养越强，人的创造力就越强。

就整个时代的发展来说，伴随着科技的进步，重复性劳动会越来越普遍地被机器所替代，只有创新才能产生附加值，不管从事哪种岗位，创新的能力一定是必需的。AI的出现让学生有机会掌握本专业之外的其他重要知识，养成终身学习、终身提问的习惯。

专家为何容易成为“杠精”(02:27)

此外，我认为AI时代的学习目标不仅是学会使用AI，更重要的是让人学会在脱离AI时，仍然可以跑得更快，看得更远，让慢思考成为思考的习惯，也就是说，让慢思考变快。我们现在的网络充斥了太多快思考的结果，但技术越发达，越需要更多的慢思考。

跟以往的人工智能技术不同，今天的AI和每个普通人都能实现很强的连接，它不仅是一个很好的学习工具，也可以让人类更了解自己。今天以大模型为代表的AI技术，它的工作原理和人脑差不多，人类有快思考和慢思考，大模型也有快思考和慢思考。通过与大模型的对话、互动，形成对照，我们有机会可以将知识学得更加透彻。只要你有好奇心，你有自省的能力，你就能借助AI这面镜子释疑解惑。

AI可以成为人类的一面镜子。(02:16)

要达到上述这些教育目标，需要更精心的课程设计，但我想只要设计得好，它应该可以让学生乃至社会受益。当然，我并不是全盘否定当下重复练习的教育模式，在某种程度上，重复练习也是必需的，它可以给我们建立很好的学习基础，但是在这个基础之上，我们需要增加更多的个性化、与科技时代呼应的教育内容，其中包括批判性思维能力，不盲从、不轻信。

到底在哪个阶段需要增加交叉学科的通识教育以及批评性思维的训练，我想可能每个人生长发育的阶段不同，可能会因人而异，个性化教育似乎最好。但不可否认的是，大学生是一定需要的，因为他们很快将直面就业的压力。就眼下而言，我们可以看到重复性的练习、灌输式的教育模式使得很多年轻人最终变成了“拨一拨动一动、不拨不动”的状态，缺乏对生活的热情，这对于我们整个社会的发展来说不是一件好事。教育的改革是改变年轻人的关键，这也关系到社会的未来。